Могу ли я запускать Gemma 3 4B локально?

Да — веса открыты и доступны на Hugging Face под google/gemma-3-4b-it, вы можете запускать её с помощью Ollama, LM Studio или любой совместимой среды без отправки данных в Google.

Сколько стоит Gemma 3 4B и какой размер контекста?

Через API — $0.05 за миллион входных токенов и $0.10 за миллион выходных, окно контекста 131 072 токена; при локальном запуске бесплатно, кроме затрат на ваше оборудование.

Чем Gemma 3 4B отличается от больших моделей Gemma 3?

Она использует ту же мультимодальную и многоязычную архитектуру, но с меньшим числом параметров, поэтому работает быстрее и дешевле, жертвуя некоторым запасом мощности для сложных задач.

Gemma 3 4B

4463°

#llm #google #видение #многоязычность #локально #бюджет

Запустить модель

Предложения / Реклама

OpenRouter Терминал / API

Плата за токен

Общайся с этой моделью в браузере или вызывай её из кода с одним API-ключом.

Google | 131,072 токена контекста | $0.05/M вход, $0.10/M выход. Gemma 3 вводит мультимодальность, поддерживая ввод на основе зрения и языка и текстовый вывод. Обрабатывает окна контекста до 128k токенов, понимает более 140 языков и предлагает улучшенные возможности в математике, рассуждениях и чате, включая структурированные выводы и вызов функций.

Руководства по этой модели

Ollama против LM Studio (2026): какое локальное AI-приложение выбрать и какие топ-модели они поддерживают

Лучшие локальные LLM по задачам (октябрь 2026): подходящая открытая модель для каждой работы

Сколько VRAM мне действительно нужно для локального ИИ?

Что такое файл GGUF? Объяснение квантизированных моделей (Q4, Q8, fp8, NF4)

Все руководства

Заметки капитана

Написано Captain, главным редактором

Заметки от 2026-10-13

Gemma 3 4B — небольшая модель Google с открытыми весами, которая превосходит свой класс благодаря поддержке мультимодального ввода (текст + изображение), окну контекста в 128k токенов и поддержке более 140 языков. При цене $0.05 за миллион входных токенов через API или бесплатно при локальном запуске, это одна из самых мощных маленьких моделей, которую можно действительно использовать самостоятельно. Подходит разработчикам и энтузиастам, которым нужны мультимодальность и многоязычность без больших затрат и требований к памяти.

Известен

Мультимодальный ввод: прикрепляйте изображение и задавайте вопросы о нем
Окно контекста 128k токенов в модели с 4 млрд параметров
Поддержка более 140 языков из коробки
Вызов функций и структурированные ответы для пайплайнов с инструментами
Открытые веса: можно скачать и запускать полностью офлайн

Остерегайтесь

Это модель с 4 млрд параметров; сложные многошаговые рассуждения ограничены по сравнению с более крупными моделями.
Цена API опубликована, но Google не уточнил точные условия лицензии для коммерческого использования весов.
Возможности зрения мало что значат без среды выполнения с поддержкой мультимодального ввода — проверьте ваш локальный стек.

Лучше всего подходит для

Подсказки для проб

Считать чек или этикетку

Прикрепите фото чека, этикетки с продуктом или рукописной заметки. Извлеките каждую строку или поле в JSON-объект с ключами name, quantity и value. Если поле неразборчиво, установите его значение в null.

Многоязычный ответ на письмо

Я получил письмо на французском и хочу ответить профессионально на французском и английском. В письме говорится: 'Bonjour, nous avons bien reçu votre commande mais il manque une pièce jointe. Pourriez-vous nous la faire parvenir dès que possible ? Merci.' Напишите ответ, который признает проблему и обещает отправить вложение в течение одного рабочего дня.

Схема функции по описанию

У меня есть инструмент погоды, который принимает название города и необязательную дату (ISO 8601). Напишите JSON-схему вызова функции для него в формате OpenAI, затем короткий Python-скрипт, который вызывает модель с этой схемой и выводит разобранные аргументы.

Сравнить с

Gemini 2.5 Flash Lite
Модель только с API
контекст из 1,048,576 токенов · $0.10/M вход, $0.40/M выход
Gemini 3.1 Flash Lite
Модель только с API
контекст из 1,048,576 токенов · $0.25/M вход, $1.50/M выход
Gemini 3.5 Flash Lite
Модель только с API
контекст из 1,048,576 токенов · $0.30/M вход, $2.50/M выход
Nano Banana 2 Lite (Gemini 3.1 Flash Lite Image)
Модель только с API
контекст из 65,536 токенов · $0.25/M вход, $1.50/M выход

Больше текстовых моделей от google

Часто задаваемые вопросы

Могу ли я запускать Gemma 3 4B локально?: Да — веса открыты и доступны на Hugging Face под google/gemma-3-4b-it, вы можете запускать её с помощью Ollama, LM Studio или любой совместимой среды без отправки данных в Google.
Сколько стоит Gemma 3 4B и какой размер контекста?: Через API — $0.05 за миллион входных токенов и $0.10 за миллион выходных, окно контекста 131 072 токена; при локальном запуске бесплатно, кроме затрат на ваше оборудование.
Чем Gemma 3 4B отличается от больших моделей Gemma 3?: Она использует ту же мультимодальную и многоязычную архитектуру, но с меньшим числом параметров, поэтому работает быстрее и дешевле, жертвуя некоторым запасом мощности для сложных задач.

Вердикт капитана
Редкая маленькая модель, которая оправдывает себя: мультимодальный ввод, 128k контекста и поддержка 140+ языков по цене, с которой сложно поспорить.

Карточка модели на Hugging Face

Капитан пишет эти заметки на основе описания модели и карточки модели. Цены и размеры контекста указаны на момент написания и могут измениться.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Not this creator?

Get your own badge

Как складывается этот рейтинг

У этой модели пока нет данных о популярности ни из одного источника, поэтому ей присвоено временное число ниже 7,000°, чтобы списки оставались полными. Она никогда не будет выше модели с реальными данными. Разбор появится здесь, как только источник предоставит данные.

Глоссарий: используемые здесь термины

Показатель heat: Одно число, показывающее, насколько модель сейчас используется и востребована, от 0° до 9,999°. Все списки на сайте с пометкой hottest сортируются именно по нему.
Минимум: 7,000° — стартовая точка для каждой модели с реальными данными. Шкала от 0° до 9,999°; часть ниже минимума отведена для моделей без данных, чтобы модели с данными всегда были выше. Минимум одинаков для всех и ничего не решает; градусы выше него — это измерение.
Эквиваленты загрузок: Всё, что считается как загрузка в оценке, сложенное вместе: сами загрузки, каждый сид торрента считается за 1,000, каждое изображение AI Horde и каждый запуск на сайте генерации считаются за один.
Логарифмическая шкала: Счёт по десяткам, а не по единицам: переход от 1,000 к 10,000 загрузок добавляет столько же градусов, сколько от 10,000 к 100,000. Это не даёт гигантам заглушать всё остальное.
Лайки: Одобрения и лайки со всех источников, каждый стоит половину загрузки на логарифмической шкале.
Темп внедрения: Сколько загрузок в день получает модель сейчас, по разнице между двумя замерами источника. Четверть веса от термина загрузки.
Измерено и оценено: Измерено значит, что есть два показания источника, и разница реальна. Оценено значит, что известна только сегодняшняя сумма, а прошлое распределено по жизни модели; сайт показывает, что именно отображается.
Сидер: Кто-то, кто хранит копию весов онлайн, чтобы другие могли скачать через торрент, или размещённое зеркало, делающие то же самое. Каждый такой считается за 1000 загрузок.
AI Horde: Волонтёрская сеть, которая бесплатно генерирует изображения на пожертвованных компьютерах. Количество изображений, созданных с моделью, публично, и каждое считается за одну загрузку.
Сайты генерации: Сайты, которые хранят свои копии модели и позволяют людям генерировать с ней, например PixAI, SeaArt и Yodayo. Их загрузки считаются как у Civitai, и каждый запуск генерации — за одну загрузку.
Токены OpenRouter: Текстовая модель, обслуживаемая через API, такая как Claude или GPT, не имеет весов для скачивания, поэтому её использование измеряется токенами: кусочками текста, которые она прочитала и написала через OpenRouter, шлюз, который используют многие приложения, за последние 30 дней. Каждые 10,000,000 токенов считаются за одно скачивание. Источник: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Полная модель (чекпоинт): Сами веса, файл, который генерирует самостоятельно. Получает бонус, потому что от него зависят дополнения.
LoRA и эмбеддинг: Небольшие файлы-дополнения, которые направляют чужие веса в сторону стиля, персонажа или концепции. Они не могут работать сами по себе.
Семейство и веса: База, на которой построена модель, например SD 1.5, SDXL, Flux или Wan. Каждая модель наследует дату выпуска весов своего семейства.
Возраст: Градусы снимаются за то, как давно вышли веса семейства: 150° в год, максимум 750°. Старые загрузки, которые успели накопиться за годы, остаются вверху списка.
Буст семейства: Небольшой ограниченный толчок для LoRA из семейства, которое этот сайт сейчас продвигает, всегда указан в разбивке.
Оценка-замена: Стабильное число ниже минимального, даваемое модели, о которой ещё нет данных, чтобы списки были полными. Никогда не выше модели с данными.
Новинка! (период ожидания): Модель младше 7 дней показывает Новинка! вместо оценки и не занимает место в рейтинге. Её оценка вычисляется с первого дня, но модель в один день растёт быстрее всего, поэтому без ожидания #1 недели всегда была бы модель, вышедшая вчера, а не та, что держалась неделю.
Тренд: Как рост модели за период сравнивается с типичным ростом модели за тот же период. Быстрее типичного — рост, медленнее — падение.
Типичная модель: Средина каталога: половина моделей с цифрой росли быстрее за период, половина медленнее.

Похожие модели

ИИ-модели для генерации изображений, видео и текста

Gemma 3 4B — это текстовая модель для семейства Text / LLM, представленная на ModelTrends.ai, каталоге открытых ИИ-моделей для изображений, видео и текста, доступном только для чтения. Сравните её с другими моделями Text / LLM и посмотрите индекс популярности, чтобы оценить тренд.

Другие модели Text / LLM Другие Текст / LLM Text / LLM llm google видение многоязычность локально бюджет быстро

Обзор по семействам моделей